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数据分析的操作过程
2016-05-31
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数据分析的操作过程

随着大数据时代的来临，不管是金融界还是教育界都面临着对于海量数据的分析与整理，这个过程不仅需要耗费大量的时间与精力，但是其最终的分析却能给企业带来更多的商业价值，也能提升顾客的满意度。故而对于数据分析已经成为企业发展必不可少的工具，越来越多的企业通过数据分析得到的不足之处，进而加以改善。那么数据分析过程是如何操作的呢?



一、对信息需求的方向加以识别


对于数据分析来说第一步一定要对所需要的信息加以识别，这才能为接下来的数据收集、数据分析提供最准确的方向。识别需求信息是用户根据所要做的决策及过程控制的需求，用户需要明了哪些信息是要输入、哪些信息是要输入、哪些资源是需要进行合理配置等。在明确需求后才能更加方便接下来的数据分析。


二、对有用的数据进行收集


对有用的、有价值的数据进行收集是确保数据分析过程有效的保障，将识别后的具体需求化为一些具体的要求，包括过程能力、测量系统相关性等相关数据;明确大数据在何处，应采用哪种主法进行收集;采取一些必要的措施防止系统对于所选取的数据的干扰或者造成数据丢失。


三、数据分析


对收集的数据进行分析，这就是用户需要特别关注的主旨部分，这个数据分析可以采用多种不同的方式，也可以借用一些工具，比如排列图、矩阵数据图、直方图、控制图等，通过这些工具对数据进行加工、整理和分析等操作，从而使这些数据转化为有利的信息。


四、对不足之处加以过程改进


数据分析是企业质量管理体系中的重中之重，故而其准确性与否将会有着非常重大的影响，需要对其进行检测：数据分析的结果是否满足用户的需求、数据分析的方法是否合理、数据分析的过程与结果是否达到预期的作用。


数据分析的过程需要更多的细心与耐心进行操作，才能确保其分析结果更加符合企业的发展需求，并且实现相应的商业价值。



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